□ 張 莉，馮朝軍

(重慶電子工程職業(yè)學(xué)院 財經(jīng)管理學(xué)院，重慶 401331)

1 引言

就業(yè)是民生之本、穩(wěn)定之基、發(fā)展之基?！笆奈濉币?guī)劃綱要中提出要實施就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略，要完善與就業(yè)容量掛鉤的產(chǎn)業(yè)政策。城鎮(zhèn)化進程中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改革不斷推進，就業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不匹配的問題普遍存在[1]。制造業(yè)是全社會物流需求的主要來源，而物流業(yè)屬于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，可容納較多的就業(yè)人員。國家發(fā)展改革委在“雙循環(huán)”發(fā)展新格局下，提出了物流業(yè)和制造業(yè)(下文中簡稱“兩業(yè)”)深度融合的戰(zhàn)略舉措。從理論上講，兩業(yè)深度融合可以增加經(jīng)濟產(chǎn)出[2]，提高制造業(yè)的產(chǎn)出效率，促進物流業(yè)的業(yè)務(wù)量增長，存在增加物流業(yè)就業(yè)機會的可能性。而區(qū)域物流的發(fā)展也會推動區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展[3]，相應(yīng)地，物流人才的培養(yǎng)要與區(qū)域經(jīng)濟需求相匹配[4-5]。因此，深入了解區(qū)域兩業(yè)融合程度，探索其融合程度對區(qū)域物流業(yè)就業(yè)的影響，有利于進一步制定和優(yōu)化區(qū)域就業(yè)制度，更好地平衡區(qū)域經(jīng)濟與就業(yè)之間的關(guān)系，促進區(qū)域就業(yè)工作健康、穩(wěn)定、高質(zhì)量地發(fā)展，是一項非常有意義的工作。

本文的貢獻在于：在兩業(yè)融合背景下，選擇了10個制造業(yè)重點發(fā)展省市為研究對象，第一，梳理了各區(qū)域兩業(yè)的融合度及物流業(yè)就業(yè)情況的演變；第二，量化探討了兩業(yè)融合對物流業(yè)就業(yè)情況的影響程度；第三，結(jié)合分析結(jié)果，提出有助于物流業(yè)就業(yè)的政策方向。

本文的結(jié)構(gòu)如下：第二部分對相關(guān)歷史文獻進行了梳理并提出了理論假設(shè)；第三部分提出了分析參數(shù)，構(gòu)建了相應(yīng)的計量模型；第四部分結(jié)合10個省市的數(shù)據(jù)進行實證分析；第五部分則對得到的結(jié)論進行了總結(jié)，并提出了兩點建議。

2 文獻回顧

2.1 兩業(yè)融合的背景發(fā)展

制造業(yè)與物流業(yè)關(guān)系緊密，經(jīng)歷了從聯(lián)動到深度融合的過程。早在2007年，國家發(fā)展改革委就牽頭組織召開了首屆全國制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動發(fā)展大會。2009年，國家發(fā)展改革委發(fā)出的《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃的通知》指出，物流業(yè)可吸納更多的人員就業(yè)，在促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方面發(fā)揮著重要作用。隨后，兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展大會多次召開，明確指出兩業(yè)聯(lián)動不僅有利于發(fā)揮物流業(yè)在國民經(jīng)濟運行中的基礎(chǔ)性支持作用，也符合產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律和我國經(jīng)濟發(fā)展的實際需求。繼2018年年底中央經(jīng)濟工作會議明確提出“要推動先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合”后，2019年11月，國家發(fā)展改革委等15個部委聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于推動先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合發(fā)展的實施意見》，正式將中國兩業(yè)融合的重點聚焦于制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)這兩大產(chǎn)業(yè)的深度融合，其中兩業(yè)人才鏈的緊密結(jié)合也是一個重要方面。2020年，國家發(fā)展改革委會同工業(yè)和信息化部等13個部門聯(lián)合印發(fā)《推動物流業(yè)制造業(yè)深度融合創(chuàng)新發(fā)展實施方案》，對促進兩業(yè)深度融合創(chuàng)新發(fā)展做出全方位安排。兩業(yè)協(xié)同發(fā)展對一個國家或地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、經(jīng)濟競爭力的提升起到關(guān)鍵作用[6]，尤其是在信息化時代，兩業(yè)之間的信息共享有利于調(diào)節(jié)制造業(yè)的物流需求和物流業(yè)的服務(wù)之間存在的差異性矛盾，從而促進資源進一步整合，降低成本，完善產(chǎn)業(yè)發(fā)展結(jié)構(gòu)。

2.2 兩業(yè)融合度測算方法的研究

自從國家發(fā)展改革委提出兩業(yè)融合的指導(dǎo)方針后，兩業(yè)融合的效率評價、融合情況的演變及融合對社會經(jīng)濟造成的影響成為主要研究內(nèi)容。這些研究內(nèi)容都是基于融合度的合理計算展開的。早期對融合率的測度主要是用技術(shù)融合度來近似代替[7]，比如專利相關(guān)系數(shù)等，但是這樣的評價維度過于單一，不能體現(xiàn)兩業(yè)全方面的深度融合。也有學(xué)者基于投入產(chǎn)出表[8]，通過比例的對比來衡量融合度，但這掩飾了社會環(huán)境在不同時期的差異性，尤其無法體現(xiàn)不同階段區(qū)域政策變化帶來的影響，而且投入產(chǎn)出表每五年才發(fā)布一次，數(shù)據(jù)缺乏連續(xù)性，基于該表中數(shù)據(jù)的計算不能及時反映融合狀況。雖然投入產(chǎn)出表有缺陷，但是彭徽等[9]仍基于國際投入產(chǎn)出表，通過構(gòu)造單向融合度、綜合融合度和融合互動指數(shù)，并按照技術(shù)密集度對產(chǎn)業(yè)部門進行分類，更加微觀地測度產(chǎn)業(yè)融合的程度。為了明確表現(xiàn)出服務(wù)業(yè)和制造業(yè)之間的相互影響性，江靜等[7]通過結(jié)合兩業(yè)的相關(guān)系數(shù)，改造了兩業(yè)融合的測度指標(biāo)；梁紅艷[10]運用了改進的距離協(xié)同模型測度分析兩業(yè)融合水平；夏倫[11]則用耦合評價模型來衡量兩業(yè)之間的相關(guān)性。

2.3 就業(yè)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系研究

就業(yè)是民生之本，是社會穩(wěn)定的基本條件。就業(yè)在企業(yè)和產(chǎn)業(yè)間的有效配置可以促進生產(chǎn)率的提高和經(jīng)濟的增長[12]。就業(yè)和產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系是相互的。20世紀(jì)中期，理論界提出了有關(guān)產(chǎn)業(yè)和就業(yè)之間關(guān)系的“配第-克拉克定律”，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會隨著勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化而變化。反之，溫清[13]認為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動必然伴隨著勞動力的流動，進而引起就業(yè)結(jié)構(gòu)的變動。鄧田容[14]運用灰色關(guān)聯(lián)度模型對成都-德陽-綿陽三地2008-2019年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)度進行了分析，實證結(jié)果顯示總體就業(yè)情況和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)性較差，第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整作用最大，顯著性最強，而第三產(chǎn)業(yè)對就業(yè)的影響效果較弱，最差的是第一產(chǎn)業(yè)。麥迪娜·熱皮卡提[15]則利用就業(yè)-產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度的分析，證明了就業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)性是新疆經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)動力。在1998-2007年間，我國經(jīng)歷了大量的就業(yè)創(chuàng)造(13%)和就業(yè)消失(12%)[16]，平均就業(yè)凈增長率為1.4%。傳統(tǒng)制造業(yè)如煙草、化工和印刷業(yè)等是就業(yè)消失的主要行業(yè)。從企業(yè)特性來看，私營企業(yè)就業(yè)創(chuàng)造率最高，外資企業(yè)就業(yè)創(chuàng)造率最低，國有企業(yè)則是創(chuàng)造最低而消失最高。袁志剛等[17]證明了城市制造業(yè)就業(yè)的擴張會對本地的服務(wù)業(yè)就業(yè)產(chǎn)生促進作用，但這種就業(yè)乘數(shù)效應(yīng)的大小會受到城鎮(zhèn)化水平和城市規(guī)模的影響。

綜上可知，兩業(yè)的融合協(xié)調(diào)發(fā)展可以促進區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展，既有研究已經(jīng)對兩業(yè)融合的測度方法和產(chǎn)業(yè)與就業(yè)之間的關(guān)系進行了深入分析，但是，現(xiàn)有研究成果多集中在宏觀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)和協(xié)調(diào)關(guān)系上，對兩業(yè)融合水平和物流業(yè)就業(yè)情況之間關(guān)系的研究較少。

3 變量計算與計量模型的構(gòu)建

本文要探究的是兩業(yè)融合度和區(qū)域物流業(yè)就業(yè)情況之間的關(guān)系。據(jù)已有研究成果可推斷，兩業(yè)融合會促進兩業(yè)資源的進一步高效整合，引起物流業(yè)就業(yè)情況的變化。

3.1 變量的定義與計算

3.1.1 區(qū)域行業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)

區(qū)域行業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)可以反映某地區(qū)行業(yè)的發(fā)展給相應(yīng)就業(yè)情況帶來的變化。該參數(shù)的含義是行業(yè)對應(yīng)的經(jīng)濟增長率每變動一個百分點引起的對應(yīng)行業(yè)就業(yè)率變動的百分點，它可以反映該地區(qū)行業(yè)發(fā)展帶來的勞動力資源吸納能力的變化，其計算方法如式(1)所示。

(1)

其中，ECi,t表示行業(yè)在i地區(qū)第t時段的就業(yè)彈性；ei,t和Pi,t分別表示i地區(qū)在第t時段的就業(yè)人數(shù)總量和經(jīng)濟指標(biāo)總量；Δei,t和ΔPi,t分別表示行業(yè)在i地區(qū)第t時段的就業(yè)人數(shù)和經(jīng)濟指標(biāo)變化量，其計算方式如式(2)(3)所示。

Δei,t=ei,t-ei,t-1

(2)

ΔPi,t=Pi,t-Pi,t-1

(3)

3.1.2 區(qū)域“兩業(yè)”融合度

區(qū)域“兩業(yè)”融合度是描述區(qū)域兩業(yè)融合水平的變量。產(chǎn)業(yè)融合測度，通常采用的方法有專利系數(shù)法、投入產(chǎn)出法和耦聯(lián)評價模型等。專利系數(shù)法中所需的專利數(shù)據(jù)不易獲取，而投入產(chǎn)出表每五年更新一次，不適合用于表述“兩業(yè)”融合水平。因此，本文借鑒李琳等[2]、武金爽等[18]、夏倫[11]采用的方法，通過耦聯(lián)評價模型計算得到耦合協(xié)調(diào)度來測度“兩業(yè)”融合水平。

耦合協(xié)調(diào)度可以反映兩個系統(tǒng)相互作用情況的好壞，即是相互促進的還是相互制約的。耦聯(lián)模型中用于測量i地區(qū)第t時段兩個行業(yè)耦合度的是兩個行業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度值Fui,t，其計算如式(4)所示。

(4)

其中，Ci,t是i地區(qū)第t時段物流業(yè)與制造業(yè)的耦合度值，表示兩業(yè)相互作用的程度；CCi,t是i地區(qū)第t時段物流業(yè)與制造業(yè)的綜合協(xié)調(diào)指數(shù)，表示兩業(yè)的綜合協(xié)調(diào)水平。Ci,t和CCi,t的計算如式(5)和式(6)所示。

(5)

其中，Ci,t表示i地區(qū)第t時段物流業(yè)與制造業(yè)的耦合度值；Mi,t表示i地區(qū)第t時段制造業(yè)的綜合評價指數(shù)值；Li,t表示i地區(qū)第t時段物流業(yè)的綜合評價指標(biāo)值。

CCi,t=αMi,t+βLi,t

(6)

其中，α和β分別是制造業(yè)和物流業(yè)的權(quán)重系數(shù)。在兩業(yè)融合過程中，視兩業(yè)為同等重要的兩個系統(tǒng)，因此，這里設(shè)α=β=0.5。

考慮到兩業(yè)的融合是多角度的，結(jié)合國家部委出臺的政策文件，并遵循數(shù)據(jù)可得性和科學(xué)性原則，從產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及發(fā)展速度三個維度，構(gòu)建評價指標(biāo)體系，如表1所示。根據(jù)《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》(GB/T 4754-2011)，第二產(chǎn)業(yè)是指采礦業(yè)(不含開采輔助活動)，制造業(yè)(不含金屬制品、機械和設(shè)備修理業(yè))，電力、燃氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，建筑業(yè)。第三產(chǎn)業(yè)即服務(wù)業(yè)，是指除了第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)外的其他行業(yè)。表1中參數(shù)的值均可以通過中國統(tǒng)計局統(tǒng)計年鑒及各省市統(tǒng)計年鑒獲得。

表1 耦聯(lián)評價模型中“兩業(yè)”的指標(biāo)體系

3.2 計量模型的構(gòu)建

為檢驗“兩業(yè)”融合度對區(qū)域物流就業(yè)的影響，本研究以“兩業(yè)”融合水平為自變量，以“兩業(yè)”的社會關(guān)注度及效益參數(shù)作為控制變量，構(gòu)造如式(7)所示的計量模型。

(7)

4 實證分析

4.1 數(shù)據(jù)及變量的選擇

為考察兩業(yè)融合發(fā)展與區(qū)域兩業(yè)就業(yè)情況的關(guān)系，本文查閱2011-2019年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》，采集了10個主要制造業(yè)省市的相關(guān)面板數(shù)據(jù)。依據(jù)傳統(tǒng)，物流業(yè)的數(shù)據(jù)采用統(tǒng)計年鑒中的交通運輸、倉儲及郵政業(yè)數(shù)據(jù)。結(jié)合年鑒數(shù)據(jù)，對本文計量模型中的控制變量設(shè)置如下：第一，兩業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展水平，用物流業(yè)的投資量和貨運量，制造業(yè)的投資量和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)產(chǎn)成品價值來衡量；第二，就業(yè)情況，分別用物流業(yè)的城鎮(zhèn)單位就業(yè)人口數(shù)量和城鎮(zhèn)私企和個體企業(yè)就業(yè)人口數(shù)量的數(shù)據(jù)來衡量。在年鑒就業(yè)數(shù)據(jù)中，城鎮(zhèn)單位數(shù)據(jù)不包含城鎮(zhèn)私營企業(yè)和個體企業(yè)的數(shù)據(jù)，因此視行業(yè)就業(yè)人員為該行業(yè)城鎮(zhèn)單位、私營企業(yè)和個體企業(yè)中就業(yè)人數(shù)總和。本研究觀察的10個省市分別是安徽、北京、河南、湖北、江蘇、江西、山東、四川、浙江和重慶。

4.2 兩業(yè)就業(yè)整體情況

本文對統(tǒng)計年鑒面板數(shù)據(jù)進行了實證分析，以下分析過程均利用Stata 16.0軟件完成。由于年鑒數(shù)據(jù)部分缺失，涉及到變化計算的數(shù)據(jù)為2012-2017年期間的數(shù)據(jù)，樣本量較小，因此在運用面板模型進行分析時，采用固定效應(yīng)模型。

這9年中，兩業(yè)就業(yè)人數(shù)的情況如圖1所示。圖中，TotalJobs是區(qū)域總就業(yè)人數(shù)，ManuTotalJobs是區(qū)域制造業(yè)總就業(yè)人數(shù)，LogTotalJobs是區(qū)域物流業(yè)總就業(yè)人數(shù)。從圖中可以看出，2011-2019年，整體就業(yè)人數(shù)是在逐步上升的，2015年以后，就業(yè)人數(shù)的增速放緩。觀察圖1可知，制造業(yè)的總就業(yè)人數(shù)呈現(xiàn)一個小波動，最高峰出現(xiàn)在2014年；而物流業(yè)的總就業(yè)人數(shù)占比要遠遠小于制造業(yè)就業(yè)人數(shù)的占比，但是一直處于上升狀態(tài)。

圖1 整體就業(yè)和兩業(yè)就業(yè)人數(shù)對比圖(單位：萬人)

4.3 兩業(yè)融合協(xié)調(diào)度及物流業(yè)就業(yè)的區(qū)域差異

4.3.1 兩業(yè)融合協(xié)調(diào)度的區(qū)域差異

2012-2017年間10省市的兩業(yè)融合度變化各異，情況如圖2所示。由圖2可知，北京的兩業(yè)融合協(xié)調(diào)度一直位于10省市之首，山東則除了2013年，其他時候都是最低值。江蘇和湖北兩省的融合協(xié)調(diào)度變化趨勢很接近，2016-2017年，重慶、浙江和四川三地的兩業(yè)融合協(xié)調(diào)度持平，有6個省的兩業(yè)融合協(xié)調(diào)度下降，唯有江西在上升。

圖2 2012-2017年10省市兩業(yè)的融合度

4.3.2 物流業(yè)就業(yè)變化的區(qū)域差異

2011-2019年，10省市的物流業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)的變化趨勢和數(shù)值分布情況如圖3所示。觀察圖(a)可知，在2012-2019年期間，10個省市的物流業(yè)就業(yè)情況演變趨勢是不一樣的，但是整體變化在2016-2019年趨于一致?？梢姼鞯匚锪鳂I(yè)就業(yè)人數(shù)的變動情況與物流產(chǎn)值變化情況的比值逐漸趨于一致。從區(qū)域來看，這六年中，安徽、湖北、重慶僅一年物流業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)出現(xiàn)負值，北京、江西和四川出現(xiàn)四次負值，而江蘇一直保持正數(shù)。江蘇的最高值出現(xiàn)在2012年，而重慶的最高值很突兀，出現(xiàn)在2013年。

圖3 2012-2019年10省市物流業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)

圖3(b)可知，這六年，物流業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)的數(shù)值分布較為緊湊的有河南、江西和山東。江蘇和四川的數(shù)值跨度區(qū)間較大?？梢?，河南、江西和山東的物流業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)比較穩(wěn)定，而江蘇和四川的物流業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)變化較大。

2011-2019年各省市的物流業(yè)就業(yè)率如圖4所示。由圖4可知，物流業(yè)就業(yè)率很穩(wěn)定，基本處于2%-4%之間，僅北京的物流業(yè)就業(yè)率2016年前超出了5%，2017年達到最低點，2019年回升接近5%。

圖4 2011-2019年各省市物流業(yè)就業(yè)率情況

物流業(yè)在不同類型企業(yè)中的就業(yè)情況如圖5所示。由圖5可知，兩類企業(yè)的就業(yè)比例差異不大,但是城鎮(zhèn)個體與私企就業(yè)情況比較穩(wěn)定，集中在2%-3%之間。而城鎮(zhèn)單位的就業(yè)比例，各省市情況差異較大，北京保持最高，隨后是重慶，浙江始終是比例最低的省。

圖5 2011-2019年物流業(yè)城鎮(zhèn)兩類企業(yè)的就業(yè)占比

綜上可知，兩業(yè)融合背景下，各省市的物流業(yè)就業(yè)存在區(qū)域差異性，整體就業(yè)率及城鎮(zhèn)兩類企業(yè)中的就業(yè)占比均不一樣。

4.4 兩業(yè)融合對物流業(yè)就業(yè)彈性的影響

在分析了各省市兩業(yè)融合度和物流業(yè)就業(yè)情況后，本文將分析各省市兩業(yè)融合對就業(yè)彈性的影響。根據(jù)式(7)，通過固定效應(yīng)模型，量化兩業(yè)融合程度對就業(yè)彈性的影響程度。其結(jié)果如表2所示，從中發(fā)現(xiàn)融合協(xié)調(diào)度等控制變量對就業(yè)彈性的影響不顯著，物流業(yè)私企和個體企業(yè)的就業(yè)人數(shù)對物流業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)的影響顯著，其P值為0.051，系數(shù)是0.191，即1個物流業(yè)私企和個體就業(yè)人數(shù)的變化會引起物流業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)19.1%的變化。

表2 物流業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)的固定效應(yīng)模型分析結(jié)果

4.5 影響物流業(yè)就業(yè)的因素

兩業(yè)融合度對物流業(yè)就業(yè)彈性影響不顯著，為此，進一步尋找影響物流業(yè)就業(yè)的因素。通過計量運算可知，物流業(yè)貨運量與制造業(yè)產(chǎn)值顯著相關(guān)，單位制造業(yè)產(chǎn)值的變化會引起貨運量56.8%的變化。而貨運量會顯著影響物流業(yè)的總就業(yè)人數(shù)，單位貨運量的變化會引起物流業(yè)就業(yè)人數(shù)52.6%的變化。進一步細分，貨運量會顯著影響的是物流城鎮(zhèn)私企和個體的就業(yè)人數(shù)，而不是城鎮(zhèn)企業(yè)的就業(yè)人數(shù)，單位貨運量的變化，會給物流私企和個體就業(yè)人數(shù)帶來89.8%的變化。因此，制造業(yè)的產(chǎn)值會顯著影響貨運量，而物流貨運量會顯著影響物流業(yè)就業(yè)人數(shù)，尤其顯著影響物流私企和個體的就業(yè)人數(shù)。也就是說，制造業(yè)的產(chǎn)值提升會給物流業(yè)帶來更多的就業(yè)機會。

5 結(jié)論及建議

基于10個省市2011-2019年的面板數(shù)據(jù)，本文定量分析了區(qū)域兩業(yè)融合情況與兩業(yè)就業(yè)之間的關(guān)系，主要有以下三點發(fā)現(xiàn)：第一，從就業(yè)彈性系數(shù)來看，10省市的物流業(yè)在2016-2019年變化趨勢相同；第二，兩業(yè)融合的程度對物流業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)影響不顯著，物流業(yè)城鎮(zhèn)私企和個體企業(yè)的就業(yè)人數(shù)對物流業(yè)就業(yè)彈性系數(shù)影響顯著；第三，物流業(yè)的貨運量受到制造業(yè)產(chǎn)值的顯著影響，其對物流私企個體就業(yè)人數(shù)有顯著影響。

基于上述研究結(jié)果，本文的政策建議有以下兩點：

①加大對區(qū)域制造業(yè)的社會投資，促進其穩(wěn)定發(fā)展。通過傾向性的金融政策吸引社會資金流向制造業(yè)建設(shè)發(fā)展，制定免稅、減稅等優(yōu)惠稅收政策幫助制造業(yè)企業(yè)迅速成長，促進制造業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)相融合，加速人工智能、區(qū)塊鏈等先進技術(shù)賦能制造業(yè)，鼓勵創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用到實體制造業(yè)企業(yè)，鼓勵和加大制造業(yè)的社會投資，促進其產(chǎn)值的增長和效率的提高，提升區(qū)域?qū)嶓w經(jīng)濟運營的能力，加快構(gòu)建雙循環(huán)新發(fā)展格局。制造業(yè)的投資額度提升、產(chǎn)值增長會使更多的勞動力資源進入制造業(yè)，補給就業(yè)需求，而制造業(yè)產(chǎn)值的增長會給物流業(yè)帶來需求增長，從而帶動物流業(yè)的就業(yè)，使整體區(qū)域經(jīng)濟形成良性循環(huán)。

②鼓勵城鎮(zhèn)物流業(yè)私有企業(yè)和個體企業(yè)的發(fā)展。這類物流企業(yè)經(jīng)營靈活，可以充分利用信息化平臺技術(shù)更高效地實現(xiàn)物流資源配置，提高物流業(yè)務(wù)效率，也可以提高物流業(yè)的就業(yè)彈性。政府應(yīng)開拓多種途徑，幫助勞動力資源提升職業(yè)技能，以更好地融入到行業(yè)人才的需求中。